Cheshire Cat AI核心项目中的递归URL爬取功能实现

概述

在Cheshire Cat AI核心项目中，RabbitHole模块负责处理网页内容的抓取和存储。本文将深入探讨如何在该模块中实现递归URL爬取功能，这一功能允许用户不仅抓取指定网页的内容，还能自动跟踪并抓取该网页链接的所有子页面内容。

功能需求分析

传统网页抓取功能通常只能处理单个URL或预定义的URL列表，这在处理大型网站或包含多层链接结构的网页时显得效率低下。递归URL爬取功能可以解决以下问题：

1. 自动发现并抓取目标网页链接的所有子页面
2. 支持配置爬取深度、排除特定目录等高级选项
3. 提供更高效的大规模网页内容获取方式

技术实现方案

接口设计

在路由层(routes/upload.py)中，我们扩展了原有的/web接口，新增了递归爬取相关参数：

@router.post("/web")
async def upload_url(
    request: Request,
    background_tasks: BackgroundTasks,
    url: Union[str, List[str]] = Body(...),
    chunk_size: int = Body(default=512),
    chunk_overlap: int = Body(default=128),
    recursive: bool = Body(default=False),
    options: Dict = Body(default={}),
    stray = Depends(session),
):
    # 实现代码...

核心功能实现

在RabbitHole模块中，我们利用LangChain的RecursiveUrlLoader来实现递归爬取功能：

def ingest_file(
        self,
        stray,
        file: Union[str, UploadFile],
        chunk_size: int = 512,
        chunk_overlap: int = 128,
        recursive: bool = False,
        options: dict = None
):
    if recursive:
        loader = RecursiveUrlLoader(
            url=file,
            max_depth=options.get("max_depth", 2),
            exclude_dirs=options.get("exclude_dirs", ""),
            timeout=options.get("timeout", 10),
            prevent_outside=options.get("prevent_outside", True),
            extractor=lambda x: Soup(x, self.__file_handlers).text
        )
        docs = loader.load()
    else:
        # 原有单URL处理逻辑
        docs = self.file_to_docs(...)

关键参数说明

1. max_depth：控制爬取深度，默认为2层
2. exclude_dirs：排除特定目录，支持字符串匹配
3. timeout：请求超时时间，默认10秒
4. prevent_outside：是否阻止爬取外部链接，默认为True

技术演进

值得注意的是，该项目团队后来决定将这一功能迁移到插件系统中实现。这种架构演进带来了以下优势：

1. 核心系统保持精简，降低维护成本
2. 允许用户根据需要选择是否启用递归爬取功能
3. 便于功能扩展和定制化开发

最佳实践建议

1. 对于大型网站，建议从较小的max_depth值开始测试
2. 合理设置timeout值，避免长时间等待
3. 使用exclude_dirs排除不相关的内容区域
4. 在生产环境中，应考虑添加速率限制和错误处理机制

总结

递归URL爬取功能为Cheshire Cat AI项目提供了更强大的网页内容获取能力，使得处理复杂网站结构变得更加高效。通过合理的参数配置，用户可以在保证抓取质量的同时控制资源消耗。随着该功能迁移到插件系统，项目架构变得更加灵活，为未来的功能扩展奠定了良好基础。